temario

1. Introducción a los sistemas expertos.
1.1. Conceptos generales de los sistemas expertos.
1.2. Características de un sistema experto.
1.3. Desarrollo de la tecnología de los sistemas expertos.
1.4. Aplicaciones y dominios de los sistemas expertos.
1.5. Elementos de un sistema experto.
1.6. Sistemas expertos interconectados y aprendizaje inductivo.

2. Representación del conocimiento.
2.1. Significado del conocimiento.
2.2. Producciones y redes semánticas.
2.3. Tripleta objeto-atributo-valor.
2.4. Esquemas y marcos.
2.5. Lógica y conjuntos.

3. Métodos de inferencia.
3.1. Árboles, rejillas y gráficas.
3.2. Estados y espacios de problema.
3.3. Lógica deductiva y silogismos.
3.4. Reglas de inferencia.
3.5. Sistemas lógicos.
3.6. Sistemas de resolución y deducción.
3.7. Razonamiento superficial y causal.

4. Razonamiento en condiciones de incertidumbre.
4.1. Incertidumbre.
4.2. Tipos de error.
4.3. Errores e inducción.
4.4. Probabilidad.
4.5. Suficiencia y necesidad.
4.6. Combinación de evidencias.

5. Razonamiento inexacto.
5.1. Incertidumbre y reglas.
5.2. Factores de incertidumbre.
5.3. Teoría de Demspter y Shafer.
5.4. Razonamiento aproximado.
5.5. Estado de incertidumbre.

6. Inteligencia artificial.
6.1. Historia de la inteligencia artificial.
6.2. Definición de la inteligencia artificial.
6.3. Visión de la inteligencia artificial.
6.4. Naturaleza de la inteligencia.
6.5. Principales ramas de la inteligencia artificial.
6.5.1. Robótica.
6.5.2. Sistemas de visión.
6.5.3. Procesamiento de lenguaje natural.
6.5.4. Sistemas de aprendizaje.
6.5.5. Redes neuronales.
6.5.6. Lógica difusa.
6.5.7. Agentes inteligentes.